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内容大纲
这是一本作者将近30年的供应链管理实践经验与数学相结合的书。
相比第一版，本版内容更加简洁、易懂、实用。
干净的数据是数学与供应链的结合点；均值、方差、标准差、协方差、相关系数等是供应链管理者必须掌握的基本统计量；正态分布经验法则外加切比雪夫不等式、马尔科夫不等式、大数定律及中心极限定理的落地解释，让你轻松做到心中有数；几个常用的假设检验则是锦上添花。
体味微积分的基本思想，提升一点抽象思维、模型思维，这些都有助于提升你解决供应链管理问题的能力；掌握统计预测最基本的方法论让你心中更有数；未雨绸缪，R语言与机器学习为供应链管理提供了一些新的思路。 -
作者介绍
程晓华（John Cheng），山东平度人，1993年哈尔滨理工大学机械工程系毕业（本科、双专业），2003年北京大学MBA结业；做过两年机械技术员，1995年开始接触MRP，在大宇重工业、顿汉布什等重工制造业做生产计划员、物料计划主管、国产化采购等工作；2000年进入电子制造业，在IBM、伟创力等企业担任高级物料经理、供应链管理总监、全球物料总监等职务至2011年，其间做过3年专职讲师，设计并亲自主讲“制造业库存控制技术与策略（ITO）”培训课程至今；2007年出版第一本专著《制造业库存控制技巧》，随后正式提出“全面库存管理（TIM）”思想及框架体系；2011年加入埃森哲，出版《制造业库存控制技巧》（第2版）；2012年10月开始自己做独立顾问，除了继续讲授ITO这门课之外，主要时间都在帮制造业客户做TIM咨询，包括全面库存管理流程体系审核、设计及持续改善等，长期辅导过的典型客户包括山东世纪阳光纸业、青岛赛轮集团、OPPO、歌尔、华勤通信、龙旗、上汽乘用车、佩特来电器、北京控制工程研究所等；2013年出版《制造业库存控制技巧》（第3版），2016年出版第4版，并连续数次加印；2017年出版第二部专著《决战库存》，该书版权于2022年6月输出至中国台湾地区；2020年出版第三部专著《制造业全面库存管理》；2022年第四部专著《全面库存管理数学分析》也正式出版。 -
目录
第1章 干净的数据
1.1 干净整齐的数据
1.2 为什么数据会不干净呢
1.3 简单的特征工程
本章小结
拓展阅读
不要着急玩大数据：从全面库存管理角度看数据
数据、信息、知识与智慧的区别
快速数据分析（QDA）是供应链管理人员的基本功
学点编程以提高逻辑思维能力：向供应链管理从业者推荐R语言
第2章 全面库存管理必须掌握的几个统计量
2.1 平均值
2.2 中位值
2.3 四分位数与异常值
2.4 方差与标准差
2.5 变异系数与需求波动率
2.6 协方差与相关系数
2.7 需求波动率、相关系数与聚集效应
本章小结
拓展阅读
从此之后希望大家不要再寄希望于安全库存：安全库存不安全的基本
逻辑和系列观点综述
我是怎样发现那个优雅的n不等式的
绩效考核不合理性的简单理解
KUA是我发明的一种学习和应用“高等数学”的方法
第3章 心中有数：先看分布
3.1 分布与频数
3.2 正态分布
3.3 正态分布的三西格玛准则
3.4 非正态分布条件下的两个判断不等式
3.5 简单直接：马尔科夫不等式
3.6 二项分布、泊松分布与指数分布
3.7 概率其实是人类无知的产物
本章小结
拓展阅读
迟到真的是因为路上堵车吗
模糊需求的层层传递是导致长鞭效应的根本原因
多一点概率思维你或许就不会这么做
客户的真实需求是否真的存在
第4章 心中有数：估计与检验
4.1 大数定律
4.2 中心极限定理
4.3 点估计与区间估计
4.4 Z检验与T检验
4.5 X2（卡方）检验
4.6 F检验
4.7 极大似然估计
4.8 条件概率与贝叶斯后验概率估计
4.9 近似值与估计
本章小结
拓展阅读
很多公司的KPI都是假的
需求管理之信则有之不信则无
以小见大，不是大环境不好而是你的责任心有问题
第5章 方程、函数、微分与产品生命周期分析
5.1 方程及其意义
5.2 函数与供应链需求分析
5.3 导数、微分与PLC分析
本章小结
拓展阅读
函数贯穿供应链
对待预测的几种态度
简单通俗地理解微积分基本思想
第6章 抽象、模型、模拟与供应链规划求解
6.1 抽象
6.2 模型与供应链管理
6.3 供应链模拟
6.4 线性规划与最优化排产
6.5 非线性规划求解与经济采购批量
本章小结
拓展阅读
从小餐馆经理到百万富翁
到底什么叫供应链思维？
第7章 简单实用的统计预测方法
7.1 一次移动平均法
7.2 一次移动加权平均法
7.3 自然加权平均法
7.4 指数平滑法
7.5 时间序列分解
7.6 线性回归
7.7 马尔科夫预测法
本章小结
拓展阅读
用垂直平均法计算MAPE
自然加权移动平均法是解决方案简单化思想的产物
统计预测就像狗撵兔子
我从来没说过供应链计划员不能做预测
第8章 R语言机器学习在供应链管理上的应用
8.1 欧氏距离与马氏距离
8.2 用Excel做个简单的聚类分析
8.3 聚类分析与供应商分类
8.4 判别分析与供应商分类
8.5 主成分分析与供应商排名
8.6 供应商绩效离群点分析
8.7 关联规则与成品关联销售
本章小结
拓展阅读
谈谈机器学习与供应链管理
决策树与分类能力指标
基于物料多个属性运用R语言机器学习对物料进行综合分类研究
我与Kimi这个大模型讨论一下库存周转率问题
参考文献
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